Списки в python

Строковые представления: __repr__ and __str__

Оба этих метода играют важную роль в создании правильных строковых представлений для пользовательского класса. Перед тем как рассмотреть их более подробно, давайте взглянем на реализацию ниже: 

Метод должен возвращать строку, показывающую, как может быть создан экземпляр. Эта строка может быть передана в для повторного создания экземпляра. Подобная операция показана в следующем фрагменте кода:

Метод может вернуть более описательные данные экземпляра. Следует отметить, что этот метод используется функцией для отображения информации экземпляра, как показано ниже: 

Хотя оба метода должны возвращать строки, метод , как правило, предназначен для разработчиков, поэтому его цель  —  показать информацию об инстанциировании. А вот метод рассчитан на обычных пользователей, в связи с чем в нем реализуется намерение отобразить что-то более информативное. 

? Эквивалентность добавления и вставки

Интересный совет – это то, что Метод может быть эквивалентен Если мы пройдем правильные аргументы.

Метод используется для вставки элемента на конкретный индекс (положение) в списке.

Это синтаксис, используемый для вызова Метод:

Сделать это эквивалентным Приложение () :

Значение индекса должно быть длина списка ( len () ) Поскольку мы хотим, чтобы элемент был последним элементом списка.

Вот пример, который показывает, что результат использования вставки с этими аргументами эквивалентен :

>>> musical_notes = 
>>> musical_notes.insert(len(musical_notes), "B")
>>> musical_notes

Но, как вы видели, гораздо более лаконично и практично, поэтому обычно рекомендуется использовать его в этом случае.

Restrictions on Key Dictionaries

Here is a list of restrictions on the key in a dictionary:

• If there is a duplicate key defined in a dictionary, the last is considered. For example consider dictionary my_dict = {«Name»:»ABC»,»Address»:»Mumbai»,»Age»:30, «Name»: «XYZ»};.It has a key «Name» defined twice with value as ABC and XYZ. The preference will be given to the last one defined, i.e., «Name»: «XYZ.»
• The data-type for your key can be a number, string, float, boolean, tuples, built-in objects like float, and functions.

  For example my_dict = {bin:»001″, hex:»6″ ,10:»ten», bool:»1″, float:»12.8″, int:1, False:’0′};

  Only thing that is not allowed is, you cannot defined a key in square brackets for example my_dict = {:»ABC»,»Address»:»Mumbai»,»Age»:30};

Вопрос 10. Как объединить два списка в список кортежей?

Сложность: (> ⌒ <)

Для объединения двух списков в список кортежей можно использовать функцию zip, причём не только для двух, но и для трёх и более списков. Это полезно для формирования, например, матриц из векторов.

В первых двух строчках мы создали два списка, которые надо объединить. В третьей с помощью конструкции, похожей на двойной генератор, создали список, состоящий из кортежей вида (k, v), где k и v берутся из двух наших списков с помощью функции zip(). К слову, она не зря носит такое название: в переводе zip означает «застёжка-молния», и эта функция как бы сшивает два списка в один.

Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo
# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например,  или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список  начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса  и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс  и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса  и доходим до индекса  (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод  из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

Как производить математические вычисления при помощи списков Python

Зачастую мы используем списки только для хранения в них информации, но мы также можем и производить с их помощью математические вычисления. В данном разделе мы постараемся ответить на наиболее распространенные вопросы на эту тему.

Как вычислить средневзвешенное значение списка

Средневзвешенное значение весьма похоже на среднее значение, но все же не совсем. Средневзвешенное значение зависит не только от значений переменных, но и от их весов.

Данное определение может показаться несколько туманным, поэтому его лучше разобрать на конкретном примере. Допустим, у нас есть два списка.

Тогда мы при помощи следующего кода можем легко вычислить средневзвешенное значение:

for c in range(len(cost)):
   cost = (cost * cases / sum(cases))
cost = sum(cost)
print(cost)

Результат:

Но есть и другие способы это сделать. Например, следующий:

sum(cost * cases / sum(cases) for c in range(len(cost)))

Или вот такой вариант:

sum(cost * cases for c in range(len(cost))) / sum(cases)

И наконец, мы можем вычислить средневзвешенное значение с помощью функции .

Для этого мы сначала создадим переменную  , в которую сохраним результат выполнения функции zip(), аргументами которой будут списки  и . В результате мы увидим список, состоящий только из кортежей. Первое значение каждого из кортежей будет из списка , что соответствует цене, а второе — из списка , что обозначает количество покупок по данной цене.

# Вот что функция `zip()` делает со списками
print(list(zip(cost, cases)))
# Вычисляем средневзвешенное значение
print(sum() / sum(cases))

Не забыли, что функция  делает с вашими списками? Она буквально поэлементно связывает их вместе в один список, состоящий из кортежей. Например, выражение  даст следующий результат:

Как посчитать квантиль

Квантили, наряду с максимумами и минимумами, используются для составления сводного анализа данных. Также выделяют 25%, 50% и 75% квантили (процентили), их еще называют 1, 2 и 3 квартиль соответственно.

Таким образом, вам необходимо вычислить минимум пять чисел, чтобы составить краткую справку по вашим данным. А именно: минимум, максимум, медиана и два квартиля.

Минимум и максимум найти несложно, но что насчет квартилей?

Это также просто. Допустим, у нас есть набор данных, состоящий из 25 наблюдений, отсортированный от минимума к максимуму.

• 25% процентиль или, иначе говоря, первый квартиль, вычисляется посредством умножения  на . В результате получаем , при округлении в большую сторону . Это дает нам номер нашего наблюдения, который и будет искомым квартилем.
• Тритий квартиль, он же 75% процентиль мы вычисляем, умножая  на . В результате получаем , что при округлении дает . Таким образом, мы получаем 19 элемент нашего списка, который и будет искомой величиной.
• Медианное значение вычисляется при помощи умножения  на . После округления им будет 13 элемент нашего списка.

Но как это оформить в виде программы?

Самый простой способ — использовать NumPy. Вот пример вычисления медианного значения (он же 50% процентиль или второй квартиль):

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np
# Создаем массив
a = np.array()
# Вычисляем 50% процентиль нашего NumPy-массива
p = np.percentile(a, 50)
# Выводим результат
print(p)

Результат:

Как поэлементно суммировать списки

Допустим, у нас есть два списка:

И мы хотим получить в результате список, состоящий из сумм соответствующих элементов этих списков. Есть несколько способов это сделать.

При помощи базового Python

from operator import add
list(map(add, list1, list2))

В результате получаем следующий список: .

Или мы можем использовать представление списков вместе с функцией .

При помощи NumPy

Предыдущие примеры отлично работают с небольшими списками, но когда вы работаете с большими данными, лучше использовать NumPy.

Вам нужно будет импортировать библиотеку NumPy и конвертировать ваши списки в массивы NumPy.

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np
# Преобразуем списки в массивы NumPy 
vector1 = np.array()
vector2 = np.array()
# Поэлементно их суммируем
sum_vector = vector1 + vector2 
# Выводим результат
print(sum_vector)

Улучшенный контроль доступа к атрибутам: __getattr__ and __setattr__

Если у вас есть опыт программирования на других языках, то, возможно, вы привыкли создавать явные геттеры и сеттеры для атрибутов экземпляра. В Python нам не нужно использовать эти методы контроля доступа для каждого конкретного атрибута. Однако у нас есть возможность получить контроль благодаря реализации методов и . Метод вызывается при обращении к атрибутам экземпляра, а метод  —  при их установке:

Метод вызывается каждый раз при попытке установить атрибут объекта. Для правильного его применения вам придется использовать метод суперкласса  —  super(). В противном случае это приведет к бесконечной рекурсии. 

После установки атрибута он станет частью объекта , вследствие чего вызываться не будет.

Отмечу, что есть и другой магический метод, тесно связанный с контролем доступа  — это . Он похож на , но вызывается при каждом обращении к атрибуту. Кроме того, он схож и с , в связи с чем также подразумевает использование в своей реализации во избежание ошибки бесконечной рекурсии.

Производительность

Вы можете задаться вопросом, что является более производительным, поскольку append можно использовать для достижения того же результата, что и extension. Следующие функции делают то же самое:

Итак, давайте их время:

Обращение к комментарию о времени

Комментатор сказал:

Делай семантически правильную вещь. Если вы хотите добавить все элементы в итерацию, используйте . Если вы просто добавляете один элемент, используйте .

Хорошо, давайте создадим эксперимент, чтобы увидеть, как это работает во времени:

И мы видим, что выход из нашего пути создания итерируемого только для использования расширения — это (незначительная) тратавремя:

Из этого мы узнаем, что ничего не получится от использования , когда у нас есть только один элемент для добавления .

Кроме того, эти сроки не так важны. Я просто показываю им, что в Python выполнение семантически правильной вещи — это выполнение Right Way .

Вполне возможно, что вы можете протестировать время двух сопоставимых операций и получить неоднозначный или обратный результат. Просто сосредоточьтесь на том, чтобы делать семантически правильные вещи.

Итерация: __iter__ and __next__

С помощью кода мы можем автоматизировать одну из ключевых операций, а именно повторение некоторого действия, реализация которого подразумевает использование цикла , выступающего в роли логического процесса. Речь идет об итерируемом объекте, который можно использовать в этом цикле. Ниже представлена самая простая форма цикла : 

Согласно внутренней логике итерируемый объект преобразуется в итератор, который показывает элементы этого объекта при выполнении каждого цикла. В целом, итераторы  —  это объекты Python, которые предоставляют элементы для перебора. Преобразование же осуществляется магическим методом . Кроме того, извлечение следующего элемента итератора подразумевает реализацию еще одного магического метода . Вернемся к предыдущему примеру и обеспечим работу нашего класса в качестве итератора в цикле : 

Как показано выше, мы создаем список из объекта, содержащего (бесплатные образцы) в методе , который образует итератор для экземпляра пользовательского класса. Чтобы произвести итерацию, мы реализуем метод , предоставляя объект из списка . Перебор элементов завершается в тот момент, когда заканчиваются .

Инстанциирование: __new__ and __init__

После изучения основ структур данных Python, например словарей, списков и т. д., вам, скорее всего, встречались примеры определения пользовательских классов, где и происходила ваша первая встреча с магическим методом . Этот метод используется для определенияинициализации экземпляра. Точнее говоря, в вы устанавливаете начальные атрибуты создаваемого экземпляра. Приведем простой пример:  

При использовании метода мы не вызываем его напрямую. Вместо этого он становится основойметода конструктора класса, обладающего такой же сигнатурой функции, что и . Например, для создания нового экземпляра пишете следующий код: 

С методом тесно связан метод , который мы обычно не реализуем в пользовательском классе. По сути, он создает экземпляр, который передается в метод для завершения процесса инициализации. 

Другими словами, создание нового экземпляра, иначе называемое инстанциированием, предусматривает последовательный вызов обоих методов и .

В следующем коде показана как раз такая цепочка реакций: 

? Примеры

Теперь, когда вы знаете цель, синтаксис и эффект Метод, давайте посмотрим некоторые примеры его использования с различными типами данных.

Добавьте строку

>>> top_players = 
>>> top_players.append("auop342")

# The string was appended
>>> top_players

Добавить поплавок

>>> data = 
>>> data.append(456.23)

>>> data

Добавить список

Этот метод добавляет один элемент до конца списка, поэтому, если вы передаете список в качестве аргумента, весь список будет добавлен в виде одного элемента (он будет вложенным списком в исходном списке).

>>> data = , ]
>>> data.append()

>>> data
, , ]

Добавить кортеж

Это работает точно так же для кортежей, весь кортеж прилагается как один элемент.

>>> data = , ]
>>> data.append((6.7, 2.3))

>>> data
, , (6.7, 2.3)] 

Добавить словарь

Точно так же, если вы попытаетесь добавить словарь, весь словарь будет добавлен как один элемент списка.

>>> data = 
>>> data.append({"c": 3, "d": 4})
>>> data

Method 1: Using + operator

We used operator earlier to print variables with strings. Well the same logic applies here. We intend to append two different variables into an existing string
In this example I have defined two variables with contains integer while contains string value

#!/usr/bin/env python3

# Define variable
age = 32
name = 'Deepak'

# Add variables with string
print('My name is ' + name + ' and I am ' + str(age) + ' years old.')

Now I have used operator to concatenate variable value with string. Since age is an integer, I had to use to change the variable type to string

Output:

# python3 /tmp/append_string.py
My name is Deepak and I am 32 years old.

This operator usage can be tedious if you have a long range of strings to append. But for simple use cases as above, this operator would be useful.

Пример: Определяемое пользователем исключение

В этом примере мы проиллюстрируем, как пользовательские исключения могут использоваться в программе для возникновения и обнаружения ошибок.

Эта программа попросит пользователя ввести число, пока он не угадает правильно сохраненное число. Чтобы помочь им понять это, предоставляется подсказка, больше ли их предположение, чем сохраненное число.

# define Python user-defined exceptions
class Error(Exception):
    """Base class for other exceptions"""
    pass


class ValueTooSmallError(Error):
    """Raised when the input value is too small"""
    pass


class ValueTooLargeError(Error):
    """Raised when the input value is too large"""
    pass


# you need to guess this number
number = 10

# user guesses a number until he/she gets it right
while True:
    try:
        i_num = int(input("Enter a number: "))
        if i_num < number:
            raise ValueTooSmallError
        elif i_num > number:
            raise ValueTooLargeError
        break
    except ValueTooSmallError:
        print("This value is too small, try again!")
        print()
    except ValueTooLargeError:
        print("This value is too large, try again!")
        print()

print("Congratulations! You guessed it correctly.")

Вот пример запуска этой программы:

Enter a number: 12
This value is too large, try again!

Enter a number: 0
This value is too small, try again!

Enter a number: 8
This value is too small, try again!

Enter a number: 10
Congratulations! You guessed it correctly.

Мы определили базовый класс под названием Error.

Два других исключения (ValueTooSmallError и ValueTooLargeError), которые фактически вызываются нашей программой, являются производными от этого класса. Это стандартный способ определения пользовательских исключений в программировании на Python, но вы не ограничены только этим способом.

Оценка производительности

pympler

Потребление памяти в Python отдельная проблема, которой можно посвятить много времени, поэтому зачастую приходится следить за тем, чтобы python не сожрал всю оперативку. Для проверки памяти есть замечательный модуль pympler, который поможет не только посмотреть память, занимаемую объектом, но также поможет проследить за памятью, которую занимают отдельные классы или типы данных:

Проследим за изменением памяти, занимаемой классом A:

И в целом за памятью, занимаемой различными структурами

py-spy

Но знать распределение памяти зачастую недостаточно, так как программа может тормозить и не выполнять работу за ожидаемое время. В таком случае необходимо отследить, какие процессы сколько времени занимают.

В таком случае можно воспользоваться библиотекой py-spy, она позволяет без остановки программы проверить, сколько времени какие процессы в ней занимают. Установить библиотеку можно через pip install py-spy. Усложним код предыдущей программы, создадим дополнительный модуль sec.py:

модуль main.py:

Теперь через терминал достаточно прописать команду py-spy top — python main.py и вы будете получать информацию о времени работы каждого метода программы:

Method 4: Using str.join()

• The method is useful when you have a list of strings that need to be joined together into a single string value.
• The method is called on a string, gets passed a list of strings, and returns a string.
• The returned string is the concatenation of each string in the passed-in list.
• A will be raised if there are any non-string values in iterable, including bytes objects.

In this example I will join variable a and b with a white space character as the separator

#!/usr/bin/env python3

a = 'Hello'
b = 'World'
res = " ".join((a, b))
print(res)

Output:

# python3 /tmp/append_string.py
Hello World

Remember that join() is called on a string value and is passed a list value.

#!/usr/bin/env python3

# Define variable
a = 

# string join() calls on is inserted between
# each string of the list argument.
res = " ".join((a))

# Print the Result
print(res)

The output from this script:

# python3 /tmp/append_string.py
1 2 3

Method 3: Using += Operator

• We can also use operator which would append strings at the end of existing value also referred as
• The expression is shorthand for , where and can be numbers, or strings, or tuples, or lists (but both must be of the same type).
• In this example I have defined an empty global variable and I will append a range of strings (integers would be marked as string using ) into this variable

#!/usr/bin/env python3

# Define variable with empty string value
a = ''

for i in range(5):
    # append strings to the variable
    a += str(i)

# print variable a content
print(a)

The output from this python script would print a range from 0-4 which were stored in variable a

# python3 /tmp/append_string.py
01234

Accessing elements of a dictionary

The data inside a dictionary is available in a key/value pair. To access the elements from a dictionary, you need to use square brackets () with the key inside it.

Here is an example that shows to accesselements from the dictionary by using the key in the square bracket.

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Mumbai"}
print("username :", my_dict)
print("email : ", my_dict)
print("location : ", my_dict)

Output:

username : XYZ
email :  This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
location :  Mumbai

If you try to use a key that is not existing in the dictionary , it will throw an error as shown below:

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Mumbai"}
print("name :", my_dict)

Output:

Traceback (most recent call last):
File "display.py", line 2, in <module>
print("name :", my_dict)
KeyError: 'name'

Функции листингов

Функции – это, пожалуй, главное преимущество Python над другими языками программирования. К спискам можно применять основные встроенные функции.

Рассмотрим наиболее популярные из них:

list(range( )) – если стоит задача создать последовательный список, то используется функция range. Эта функция имеет следующие формы:

1. range(end). Применяется, когда необходимо создать листинг от нуля до конечного числа.
2. range(start, end). Задается и начальное и конечное число.
3. range(start, end, step). Параметром step задается характеристика выбора. Например, если нужно выбрать каждое пятое число из последовательности от 1 до 21, то полученный листинг будет иметь вид: .

Функция range способна значительно сократить объем кода.

• len(list) – позволяет узнать, сколько элементов в списке.
• sorted(list, ) – сортирует объекты списка по возрастанию.
• max(list) – возвращает наибольший элемент.
• min(list) – противоположная функция – позволяет вернуть элемент с минимальным значением.

Также можно использовать другие встроенные функции:

• list(tuple) – преобразует объект кортежа в список.
• sum(list) – суммирует все элементы в списке, если все значения являются числами, применяется как к целым числам, так и к десятичным дробям. Однако она справляется не всегда корректно. Если в списке есть нечисловой элемент, функция выдаст ошибку: «TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’».

Как преобразовать список в другие структуры данных в Python?

Иногда список это не совсем то, что вам надо. В этих случаях неплохо знать, как преобразовать свой список в более подходящую структуру данных. Ниже мы разберем несколько наиболее распространенных вариантов преобразования списков.

Как преобразовать список в строку

Преобразовать список в строку можно при помощи функции . Данная операция склеит все элементы нашего списка вместе и вернет строку. Более подробно об этом можно прочитать в .

# Преобразование списка строк в строку
listOfStrings = 
strOfStrings = ''.join(listOfStrings)
print(strOfStrings)
# Преобразование списка чисел в строку
listOfNumbers = 
strOfNumbers = ''.join(str(n) for n in listOfNumbers)
print(strOfNumbers)

Обратите внимание, что если ваш список содержит численные значения, то вы должны преобразовать их в строковые значения перед выполнением функции . Это показано во втором примере нашего кода

Для преобразования целого числа в строковое значение мы проходим циклом  по всему массиву чисел.

Как преобразовать список в кортеж

Преобразовать список в кортеж можно при помощи функции . Передайте в нее в качестве аргумента ваш список, и на выходе вы получите кортеж.

Помните, что кортежи это неизменяемый тип данных. После преобразования списка в кортеж в нем больше нельзя будет что-либо менять.

Как преобразовать список в множество

Как вы помните, множество — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Таким образом, при преобразовании списка в множество будут потеряны не только возможные дубликаты в списке, но и порядок элементов.

Преобразовать список в множество можно при помощи функции . Просто передайте в нее ваш список, и на выходе получите множество.

Как преобразовать список в словарь

Словари в Python имеют дело с ключами и значениями, поэтому преобразование списка в словарь выглядит не таким явным. Допустим, у нас есть следующий список:

Нам нужно, чтобы пары элементов  и , а также  и  интерпретировались как пары ключ-значение. Чтобы это сделать, разобьем наш список на два одинаковых списка при помощи срезов и передадим эти два списка в функцию .

В результате получим:

Заметьте, что для вывода результата на экран мы обернули функцию  в функцию .

Теперь передадим функцию  в функцию , которая будет воспринимать элемент  как ключ, а элемент  как значение. Сходным образом,  будет интерпретирован как ключ, а  — как значение.

# Преобразуем в словарь
helloWorldDictionary = dict(zip(helloWorld, helloWorld))
# Выводим результат на экран
print(helloWorldDictionary)

В результате получится следующий словарь:

Если у вас список большой, то вероятно лучше будет сделать следующим образом:

a = 
# Создаем итератор списка
i = iter(a)
# Создаем и выводим на экран словарь
print(dict(zip(i, i)))

Результат:

Заметим, что из итерируемого объекта всегда можно получить итератор. Объект итератор, в котором реализован метод , содержит в себе информацию о том, на каком шаге сейчас проходит итерация и каким будет следующий элемент последовательности.

Связь с другими языками

pythonnet

Иногда возникает потребность запустить код, написанный на другом языке, через Python, например, в целях проверки работы какого-либо стороннего модуля или для оптимизации кода. Существует несколько библиотек, позволяющих сделать это, например, pythonnet позволяет запустить некоторую часть кода, написанную на C# в Python (pythonnet позволяет рассматривать множество элементов clr, как модули в python).

Создаем проект библиотеки классов C# в visual studio, создаем в неё нужный класс или методы (в случае примера класс, содержащий метод вычисления дискриминанта), создаем .dll и запускаем через pythonnet (более подробно тут):

Обращаемся к C# через Python

JPype

Для этих же целей существует библиотека, которая позволяет запустить Java код в Python. Эта библиотека называется — JPype. Рассмотрим пример работы библиотеки.

Для начала установим её pip install jpype1, далее создадим Java проект, который в будущем скомпилируем в .jar архив, в проекте необходимо создать пакет, в нём класс и прописать следующий код (код вычисляет объем цилиндра):

Теперь можно создать .jar решение проекта.

В python коде импортируем библиотеку jpype, запустим JVM и пропишем путь к созданному .jar архиву. Далее по аналогии с pythonnet импортируем необходимые пакеты и классы:

Таким образом, pythonnet и jpype — отличные решения для интеграции кода C# и Java в  Python проект.

Best Practices

Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.

Как перевести список в другой формат?

Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.

Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

Словарь в Python – это такая же встроенная структура данных, наряду со списком. Преобразование списка в словарь — задача тоже несложная. Для этого потребуется воспользоваться функцией . Вот пример преобразования:

JSON – это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода можно запросто преобразовать список в строку JSON.

Как узнать индекс элемента в списке?

Узнать позицию элемента в последовательности списка бывает необходимым, когда элементов много, вручную их не сосчитать, и нужно обращение по индексу. Для того, чтобы узнать индекс элемента, используют функцию .

В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

Самый простой способ – приведение списка к (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией

Как создать список числовых элементов с шагом

Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.

Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.

Еще один вариант – воспользоваться генератором списков:

При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код .

? Эквивалентность добавления и списка нарезки

Существует также интересная эквивалентность между Способ и список нарезки.

Этот синтаксис по существу присваивает список, содержащий элемент как последняя часть (конец) списка. Здесь вы можете увидеть, что результат эквивалентен :

>>> musical_notes = 
>>> musical_notes = 
>>> musical_notes

Это интересные альтернативы, но для практических целей мы обычно используем Потому что это бесценный инструмент, который предлагает Python. Это точное, краткое и простое в использовании.

Я действительно надеюсь, что вам понравилась моя статья и обнаружила, что это полезно. Теперь вы можете работать с в ваших проектах Python. Проверьте мои онлайн-курсы Отказ Следуй за мной на Отказ ️.